[爆卦]primer引子是什麼?優點缺點精華區懶人包

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在 primer引子產品中有2篇Facebook貼文,粉絲數超過4萬的網紅北歐心科學 NordicHearts,也在其Facebook貼文中提到, 《qPCR檢測的私隱問題》 PCR是複製DNA的方法,過程需要稱為「引物」(primer)的物質。簡單說,引物是一個引子,包含了指定序列,你可以當是Microsoft Word裡的Find功能,一般是有一對,簡稱F和R,分別代表從何開始,從何結束。PCR,就是由起始引子相應的序列,複製到結束引子相應...

primer引子 在 乙烯的讀書帳⌬ Instagram 的最佳解答

2021-02-03 16:10:17

《生物𝕓𝕚𝕠𝕝𝕠𝕘𝕪》 *真核和原核的圖畫反了 好久沒有筆記了 這次是從Campbell整理的筆記 高中大概只要知道半保留複製就可以了(好少(;´༎ຶД༎ຶ`) 貼幾題醫師技專高考題給大家玩玩看好了 1.下列何種酵素不會參與DNA複製(DNA replication)? A.DNA拓樸異構酶(DN...

  • primer引子 在 北歐心科學 NordicHearts Facebook 的精選貼文

    2020-12-29 05:48:16
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    《qPCR檢測的私隱問題》
    PCR是複製DNA的方法,過程需要稱為「引物」(primer)的物質。簡單說,引物是一個引子,包含了指定序列,你可以當是Microsoft Word裡的Find功能,一般是有一對,簡稱F和R,分別代表從何開始,從何結束。PCR,就是由起始引子相應的序列,複製到結束引子相應的序列。打個比方,起始引子是「我們在天上的父」,結束引子是「直到永遠,阿門。」,PCR就會把整段《主禱文》複製出來。

    檢測武漢病毒的qPCR,一般進行兩到三組,各有一對primer,分別對應武漢病毒的不同基因。理論上,如果這Find功能找到了武漢病毒的基因,就會將其複製倍化,過程發出螢光訊號。觀察螢光,就可以估計有否倍化。而為了確保樣本有人類基因以及PCR過程順利,以減低假陰性機會,最理想是同時用對應人類基因的primer,因為理論上如果樣本沒問題,一定會有人類基因。(這又稱作內部對照組/internal control)

    實驗設計上,這是非常合理的。然而從私隱層面上,政府或公司有權倍化人類的基因嗎?本來的primer設計,是從你的電腦文件中複製《主禱文》,但只要將primer換成「全澳門最大」和「上線啦」,就可以複製出《賭場廣告》,便知道你有沒有看AV了。誰授權政府,可以用這primer,不可以用那primer呢?

    用特定primer組合來找出器官匹配度相關資訊,這種隨便想都能想到的方法,當然有人做了,而且廿幾年前已經做了。這說明單單用檢測武漢病毒同樣的檢測平台,足以找出你各樣基因資訊。

    當然,現在有更多更先進的方法,不用靠PCR。我們系統性地交出人類樣本,中間有什麼人處理,拿來做過什麼實驗,更無人知曉。

    然而,政府並無公開他們用什麼primer組合,什麼實驗設計,什麼準則判定陽性,更遑論樣本的處理過程(之前就發生了公司交叉感染樣本的情況。)。另邊廂,我們也從不討論這技術必然會引伸的私隱問題。

    很多本業就是做人類基因定序的公司,得了這麼大量的人類樣本,難道不會偷偷看一眼?難道陳冠希叫你幫他修電腦,你不會看一眼?

    (用PCR找出你器官匹配度的方法:
    https://link.springer.com/protocol/10.1007%2F978-1-62703-493-7_8)

  • primer引子 在 台灣國際醫療暨健康照護展 Medical Taiwan Facebook 的最佳貼文

    2018-06-12 22:00:00
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    【精準醫學的起源與興起】
    1977年sanger發表了sanger定序法後解開了DNA排列順序之謎,揭開基因體定序的序幕,使分子生物學與基因體學快速發展。之後美國結合各國科學家花費了15年,30億美金完成了一項與阿波羅登月計畫齊名的計畫-人類基因體計畫。
    人類基因體計畫的出現最先改變的就是定序方法的精進,次世代定序儀的新式儀器的出現使得基因體定序的速度與花費的金額得以大大降低,基因體解密後所帶動的另一個概念便是醫療客製化的概念,也就是精準醫學,精準醫學的三大核心「精準預防」、「精準預測」與「精準治療」來達到個人化醫療的服務。
    但是次世代定序並不是沒有缺點,由於基因體的序列很長,次世代定序採取將常片段基因切成小片段後與帶有不同序列引子(primer)的晶片上,使切成小片段的基因與引子互補後利用聚合酶連鎖反應,再將小片段重新組裝成長片段。然而重新組裝的過程有時會產生錯誤使得機器判讀時解讀錯誤,造成誤判。
    現在為了解決因為重新組裝而造成的誤判,google與生命科學公司Verily Life Sciences所合作研發的DeepVariant利用CNN 預測了單核苷酸多型性的變異區,剔除在重組時缺失的位點,減少錯誤率的產生。
    現在市面上有許多統計與修正軟體,但是每一種有有其侷限,利用AI來建立修正模型或許是一種可以思考的解決方案,基因體除了有單核苷酸多型性的變異區外還有其他原因可以造成次世代定續儀的解讀出錯,因此只要誰的演算法考慮的夠完整就很有機會在精準醫學的領域中傳有一席之地。
    生物醫學的發展以前是儀器上的限制造成,但是現在的競爭是在誰對於資料判讀的準確性夠強誰就有機會領先,AI與生物醫學的結合把生物醫學領域推向一個更高的層次,台灣一直以來有很強的高科技產業,對於如何與生醫產業連結在一起需要很多領域共同協助,使台灣在未來能在生醫產業占有一席之地。
    6/22在世貿中心有場生醫領域與人工智慧結合的應用與價值共創,歡迎大家藝起來聆聽。
    參考資料、圖片來源:Creating a universal SNP and small indel variant caller with deep neural networks
    https://www.biorxiv.org/content/early/2018/03/20/092890

    【活動時間/地點】
    時間:2018年6月22日(五)
    地點:台北世貿中心一館2樓(台北市信義區信義路五段5號)
    【活動議程】
    09:00-10:00 來賓報到、活動開幕
    10:00~10:20 洞析生醫產學界、談雙方合作共創價值
    10:30~12:00 漫談AI人工智慧應用於生醫產業之國際市場布局
    12:20~14:00 醫材潛力企業Demo show暨交流餐會
    14:00~16:50 國際醫材廠商媒合時間 (接受一對一媒合安排)
    【報名資訊】
    費用:完全免費!
    報名期間:即日起至2018年6月18日止
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